自适应蚁群算法优化无线传感器网络QoS路由

"长链型无线传感器网络QoS路由优化的研究" 本文主要探讨了在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）中，如何针对输电线路监测系统的特殊需求，进行服务质量（Quality of Service, QoS）路由优化的问题。在输电线路监测系统中，WSNs需要具备高实时性和可靠性，因此，网络的带宽、时延、跳数以及收包率成为重要的链路约束条件。为了寻找满足这些约束的最优数据传输路径，研究者们构建了一个抽象的长链型WSN QoS路由模型。 传统的蚁群算法虽然在路径搜索方面表现良好，但存在收敛速度慢和易于陷入局部最优的缺点。鉴于此，研究人员提出了一种自适应蚁群算法（Adaptive Ant Colony Algorithm, AACO）来解决这个问题。AACO的核心是动态调整信息素挥发因子，以加快算法的收敛速度，并避免早熟收敛到局部最优解。通过这种方式，该算法能够在大规模网络中更有效地寻找满足QoS约束的最优路径。 仿真结果证明了改进的自适应蚁群算法的有效性。它能迅速找到满足带宽、时延、跳数和收包率要求的路径，且随着网络规模的增大，这种优势更为显著。这一特性对于保障输电线路监测的WSNs数据传输的服务质量至关重要，确保了网络的高效稳定运行。 此外，文中还介绍了四位作者的信息，包括他们的研究方向，其中张君艳、朱永利、李丽芬和彭伟分别对无线传感器网络、人工智能在电力系统中的应用、计算机网络和网络控制系统有所研究。这篇文章发表于2010年，是国家自然科学基金资助项目的一部分，具有较高的学术价值。 这项研究不仅提供了一种优化长链型WSN QoS路由的新方法，而且对电力系统监控和其他有类似需求的应用领域提供了理论和技术支持。通过自适应蚁群算法的运用，可以更好地满足WSNs在实时性和可靠性方面的严格要求，为实际应用中的WSN设计提供了有价值的参考。